"AI로 인해 개인은 빨라졌는데, 조직의 역량은 왜 그대로일까?"
원티드랩이 매일 마주했던 질문입니다. 개인 생산성 도구로서의 AI는 이미 충분히 증명되었습니다. 그런데 조직 전체의 실행 속도는 기대만큼 빨라지지 않았습니다. 원인은 도구가 아니라 조직 구조에 있었습니다.
기획이 복잡할수록 커지는 해석의 오차
기존에는 PO(Product Owner)를 중심으로 디자이너, 프론트엔드 개발자, 앱 개발자까지 7~8명이 하나의 실행 단위였습니다. 기획부터 출시까지 4주가 걸렸고, 복잡한 프로젝트는 기획과 협의에만 한 달을 넘기기도 했습니다. 더 큰 문제는 해석의 오차였습니다. 참여자가 많을수록 협의한 내용과 실제 실행이 어긋날 확률이 높아졌습니다. 기획서가 여러 사람의 손을 거치는 동안, 원래 풀려던 문제의 정의가 조금씩 달라지는 것입니다.
3명 팟이 매주 문제를 푼다
그래서 원티드랩은 올해 초부터 AI 개발 속도에 맞게 조직 운영과 일하는 방식을 바꿔가고 있습니다. 지금은 3명으로 구성된 팟(Pod)이 매주 문제를 풉니다. 핵심적인 변화는 리드를 정하는 방식입니다. 리드를 누가 할지는 직책이 아닌 문제가 정합니다. 상위 정책과 장기 로드맵이 중요한 문제라면 PO가, 직관적 사용성이 핵심이라면 디자이너가, 자동화가 관건이라면 사업 운영 담당자가 리드를 맡습니다. 해석의 오차 없이, 그 문제를 가장 잘 아는 사람이 직접 해결합니다.
조직 변화 관리의 두 가지 축
큰 변화인 만큼, 두 가지에 특히 신경 쓰고 있습니다. 첫째는 일명 '딸깍' 할 수 있는 환경입니다. 현업이 아이디어를 실행으로 옮기는 데 필요한 것들, 즉 디자인 시스템, 데이터, 로그인 연결, 보안과 권한 관리, 배포까지 클릭 한 번으로 처리할 수 있게 만들었습니다. 현장에서 발견되는 기술 허들은 AI 인프라 팀이 엔노이아(Ennoia)를 중심으로 계속 처리하고 있습니다. 현업이 인프라 걱정 없이 문제 해결에만 집중할 수 있어야, 조직 전체가 AI 속도로 움직일 수 있습니다.
둘째는 위클리 브리핑입니다. 길고 복잡한 기획서 대신, 1주짜리 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)를 들고 모입니다. 누구나 참여해서 무엇을 개선할지, 만들면서 무엇이 어려웠는지 확인하고 빠르게 시장의 반응을 보러 갑니다. 벤치마크할 대상이 거의 없는 실험이다 보니 시행착오도 많지만, 현업들의 적극적인 피드백 덕분에 매주 더 나은 방식으로 진화하고 있습니다.
팟이 많아질수록 더 중요해지는 것
40개 팟이 동시에 움직이고 바텀업 프로젝트가 쉬워질수록 역설적으로 더 중요해진 것이 있습니다. 바로 전사의 방향과 우선순위입니다. 우리가 풀어야 할 문제가 무엇인지 선명할수록, 평소 대안을 충분히 고민해 온 현업들이 무서운 속도로 퀘스트를 깨 나갑니다. 반대로 문제 정의가 흐릿하면 40개 팟의 속도는 40개 방향으로 분산됩니다.
AI 시대가 되어도 결국 조직의 속도는 어떤 고객 문제를 해결할지 얼마나 명확하게 정의하고 얼마나 쉽게 전파하느냐에 달려 있습니다. 경영의 오래된 원칙이 AI 시대에 더 강력하게 작동한다는 것을, 저희는 매주 다시 배우고 있습니다.
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